[I'MTech] Quand l’IA garde une oreille sur les résidents en EHPAD

La start-up OSO-AI a récemment bouclé une levée de fonds de 4 millions d’euros. Sa solution d’intelligence artificielle, capable de détecter des incidents tels que des chutes ou des appels à l’aide, a su convaincre les investisseurs, mais aussi plusieurs EHPAD au sein desquels elle est implantée. Une technologie en partie issue des travaux de recherche de Claude Berrou, chercheur à IMT Atlantique, cofondateur et conseiller scientifique de l’entreprise.

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Incubée à IMT Atlantique, la société OSO-AI est née de la rencontre entre Claude Berrou, chercheur au sein de l’école d’ingénieurs, et Olivier Menut, ingénieur chez STMicroelectronics. Ensemble, ils ont commencé à mettre au point une intelligence artificielle capable de reconnaître des sons spécifiques. Forte d’une levée de fonds de 4 millions d’euros, la start-up entend aujourd’hui accélérer le développement de son produit : ARI (Aide Résident Intelligent), une solution visant à alerter le personnel en cas d’incident dans la chambre d’un résident.

Claude Berrou, cofondateur et conseiller scientifique de la startup OSO-AI

Le dispositif prend la forme d’un boîtier électronique équipé de microphones à haute précision. ARI a pour objectif « d’écouter » l’environnement sonore dans lequel il est placé et de remonter une alerte dès qu’un son inquiétant se fait entendre. La transmission de l’information s’effectue ensuite en WiFi, avant son traitement sur le cloud.

« D’ordinaire, la nuit, un EHPAD compte une seule personne d’astreinte, relate Claude Berrou. Celle-ci, à 2h du matin, peut entendre un appel à l’aide, sans savoir de quelle chambre provient le cri. Elle doit alors partir à la recherche du résident en détresse, perdant un temps précieux avant de pouvoir intervenir et réveillant au passage de nombreux pensionnaires. Avec notre système, l’aide-soignant en service reçoit directement sur son téléphone mobile un message tel que : « Chambre 12, 1er étage, appel à l’aide » ». La solution offre donc un gain de temps potentiellement salvateur pour une personne âgée, tout en étant moins intrusive qu’une caméra de surveillance, et donc mieux acceptée. D’autant qu’elle assure une confidentialité des conversations, se mettant en pause dès que quelqu’un d’autre entre dans la chambre. De plus, elle contribue à alléger la charge – de travail et mentale – du personnel.

OSO-AI s’inspire du fonctionnement du cerveau

Mais comment un système informatique peut-il entendre et analyser des sons ? Le dispositif mis au point par OSO-AI s’appuie sur le machine learning (ou apprentissage automatique), une branche de l’intelligence artificielle, et sur des réseaux de neurones artificiels. D’une certaine façon, il s’applique donc à imiter le fonctionnement du cerveau. « Toute machine destinée à reproduire les propriétés élémentaires de l’intelligence humaine doit s’articuler autour de deux réseaux distincts, détaille le chercheur d’IMT Atlantique. Le premier est sensoriel et inné : chez les êtres vivants, il permet de réagir aux éléments extérieurs, en s’appuyant sur les cinq sens. Le second est cognitif et varie selon les individus : il supporte la mémoire à long terme et conduit à la prise de décision, à partir de signaux provenant de sources diverses ».

Comment ce modèle se transpose-t-il au sein du boîtier ARI et des calculateurs qui reçoivent les signaux prétraités ? Une première couche « sensorielle » est chargée de capter les sons, via les microphones, et de les transformer en vecteurs représentatifs. Ces derniers sont ensuite compressés et transmis à la seconde couche « cognitive ». Celle-ci analyse alors les informations, en s’appuyant notamment sur des réseaux de neurones, afin de décider de déclencher ou non une alerte. C’est en effet en confrontant les nouvelles données à celles déjà en mémoire que le système pourra prendre une décision. Par exemple, si un pensionnaire souffrant de troubles cognitifs a tendance à appeler en permanence à l’aide, il faut être en mesure de ne pas avertir le personnel à chaque fois.

OSO-AI

 

Publié le 26.01.2021

par Pierre-Hervé VAILLANT